Compras y la inteligencia artificial

La inteligencia artificial ya es parte de los procesos de compras, entender tempranamente sus virtudes y limitantes, permitirá a las organizaciones obtener el mayor provecho de ella y adaptar las competencias de su personal a la nueva forma de trabajar.

Una publicación muy interesante llamada “Intelligent Procurement: How Artificial Intelligence Can Expand Value” realizada por Ardent Partners, nos ayuda a entender como la Inteligencia artificial está cambiando y cambiará la forma de trabajar en el área de suministros en el futuro.

Cuando hablamos de digitalizar los proceso nos referimos esencialmente a que toda la información asociada con las operaciones se realice en medios digitales, esto permite tener la información en un solo repositorio en donde todos pueden acceder, lo que garantiza una mejor respuesta a las necesidades y una ayuda a la correcta toma de decisiones.

La digitalización ha generado entonces el famoso “big data”, y todos esos datos guardados son la base para el uso de innovaciones como el Machine Learning y la inteligencia artificial.

Debemos de ser precisos cuando hablamos de la inteligencia artificial por lo que primero debemos dejar claro lo que  no es esta tecnología. IA no es automatización, no son algoritmos, no es machine Learning ni tampoco procesamiento de lenguaje natural, aunque muchas veces sea usado como sinónimo de todas estas. La IA se apoya en la mayoría de estas tecnologías con el fin de proveer al usuario final de mayor inteligencia, eficiencia y valor. Los sistemas realmente inteligentes imitan e incrementan los procesos mentales que siguen las personas sin necesidad de la intervención de estos. La inteligencia artificial es heurística, predictiva y proactiva en la toma de decisiones sin requerir de intervención humana.

El mundo moderno de las compras está  haciendo uso de muchos de los elementos esenciales de la inteligencia artificial. Como ejemplo de esto podemos considerar:

  • La automatización. Se utiliza para procesos que son repetitivos, escalables y no muy complejos con el fin de remplazar al humano en estas tareas y darle tiempo libre para tareas de valor agregado romo el diseño de estrategias o la creación de relaciones personales. Esas soluciones apoyan al trabajador, pero no lo remplazan. Un ejemplo son los robots que se utilizan para colocar órdenes repetitivas.
  • Analítica básica. Los motores analíticos se utilizan para explotar al big data mediante análisis, visualización y diseminación de inteligencia de negocio. Una aplicación muy básica de analítica sería las aplicaciones para el análisis de gastos.
  • Machine Learning. Mediante algoritmos, los motores analíticos analizan la información generada en las transacciones para aprender más acerca de las conductas, hábitos y preferencias de los generadores de la información. Con todos este conocimiento, es posible mejorar las interfaces que interactúan cono los usuario y por lo mismo mejorar su experiencia.
  • Procesamiento de lenguaje natural. Los nuevos sistemas no solo procesan texto, son capaces de procesos información capturada en forma verbal para su análisis y toma de decisiones. Estos sistemas son capaces de dar respuestas pero tienen una capacidad de aprendizaje muy limitada.
  • Analítica avanzada. Puede ser utilizada para identificar el adecuado momento de compra de un Commodity entendiendo su comportamiento en el mercado. Su enfoque es predictivo para mejorar la toma de decisiones.

El tiempo de los  sistemas de compras inteligentes ha llegado. Los proveedores de soluciones están creando ecosistema inteligentes que combinan la automatización, con la analítica y el procesamiento de lenguaje natural, entre otros elementos, para aprender cómo ayudar al ser humano en la mejor toma de decisiones.

A partir de los desarrollos anteriores, se están generando nuevos algoritmos que realmente pueden operar como soluciones de inteligencia artificial, es decir, aplicaciones que “piensan por si mismas” y ejecutan tareas, como por ejemplo una compra, por si solas.

Debo suponer que en este momento debes estar pensando ¿el futuro de las compras estará limitado a una computadora?, para beneficios de los seres humanos la respuesta, por lo menos hasta hoy, es no. El riesgo de tener información equivocada o interpretara mal una señal del mercado demanda aún de la  intervención humana que utilizando su intuición y conocimiento seguirá dirigiendo y evaluando algunas de las decisiones de estos sistemas.

Las áreas donde seguramente se desarrollarán con más velocidad este tipo de soluciones son en:

  • Análisis de gasto con inteligencia artificial. Se podrá “habla” con el sistema y solicitar datos o análisis. El análisis incluirá  entender los comportamientos históricos.
  • Acompañamiento desde la requisición hasta la orden de compra. El sistema guiará al usuario en función de su rol y conductas pasadas sobre todo el proceso para procesar su necesidad de forma más simple y rápida.
  • Optimización de proveedores. El sistema analizará el desempeño completo del proveedor y seleccionará la mejor opción en base a la necesidad.
  • Compras predictivas. Las computadoras podrá analizar información proveniente de terceros como inteligencia de mercados, reportes de riesgos, información de redes social y predicciones del comportamiento del mercado para generar recomendaciones de compra o generar directamente cierto tipo de compras.
  • Gestión inteligente del riesgo. Similar al proceso anterior, la información será recolectada y analizada para generar alertas y recomendaciones para evadir o mitigar riesgos asociados con cada tipo de compra. Entre las sugerencias estarán usar otros proveedores, rutas, materiales así como el comportamiento de proveedores de 2° o 3° nivel en la cadena.

Como muchas otras funciones a lo largo de los siglos, compras deberá reinventarse y adoptar la tecnología como un facilitador del trabajo. Aún quedan tareas reservadas para el ser humano que deberá entender cómo se puede hacer el mejor uso de sus competencias y de la tecnología.

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